Syntax
Literate: Jurnal Ilmiah
Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No.
11, November 2022
ANALISIS
LIKUIDITAS PENDANAAN TERHADAP HARGA SAHAM DAN RISIKO BANK DI NEGARA ASEAN – 3
Hilda
Nainggolan, Susy Muchtar
Program Studi
Magister Manajemen Fakultas
Ekonomi Dan Bisnis Universitas Trisakti
Email: [email protected]
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis pengaruh likuiditas pendanaan terhadap harga saham, risiko aset
bank dan pengambilan risiko
bank. Selanjutnya, menguji pengaruh Loan Ratio,
Capital dan Return on Asset terhadap pengambilan risiko bank. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data perbankan
yang terdaftar di Indonesia Stock Exchange, Thailand Stock
Exchange dan Malaysia Stock Exchange
pada periode 2005 – 2021. Penelitian ini menggunakan pengumpulan data sekunder yang berasal dari Bankscope dan World Development Indicators. Sampel penelitian yang dipilih menggunakan metode purposive
sampling sehingga diperoleh
26 bank yang menjadi sampel.
Analisis data yang digunakan
untuk uji hipotesis yaitu analisis regresi data panel dengan menggunakan program Eviews 10. Hasil penelitian menunjukkan bahwa likuiditas pendanaan memiliki pengaruh negatif terhadap harga saham serta
likuiditas pendanaan tidak memiliki pengaruh terhadap risiko aset bank dan pengambilan risiko bank. Namun, pada Loan
Ratio dan Return on Asset memberikan pengaruh positif terhadap pengambilan risiko bank dan Capital ditemukan
pengaruh negatif terhadap pengambilan risiko.
Kata Kunci: Capital, Likuiditas pendanaan (FL),
Loan Ratio (LR), Return on Asset (ROA), Stock
Price (SP).
Abstract
This research aims to analyze
the effect of funding liquidity on stock prices, bank asset risk and bank risk
taking. Next, examine the effect of Loan Ratio, Capital and Return on Assets on
bank risk taking. The data used in this study are banking data listed on the
Indonesia Stock Exchange, Thailand Stock Exchange and Malaysia Stock Exchange
in the period 2005 – 2021. This study uses secondary data collection from Bankscope and World Development Indicators. The research
sample was selected using purposive sampling method in order to obtain 26 banks
as samples. The data analysis used to test the hypothesis is panel data
regression analysis using the Eviews 10 program. The
results show that funding liquidity has a negative effect on stock prices and
funding liquidity has no effect on bank asset risk and bank risk taking.
However, the Loan Ratio and Return on Assets have a positive effect on bank
risk taking and Capital found a negative effect on risk taking.
Keywords: Capital, Funding Liquidity (FL),
Loan Ratio (LR), Return on Asset (ROA), Stock Price (SP)
Pendahuluan
Perekonomian dunia mengalami perubahan yang disebabkan oleh gejolak krisis keuangan global. Krisis keuangan global berawal pada tahun 2007 di
Amerika Serikat yang kemudian
dampaknya semakin dirasakan oleh negara-negara lainnya
di dunia pada tahun 2008 termasuk
Indonesia (Tran,
2020). Dalam rangka
memulihkan perekonomian, dilakukan sejumlah kebijakan yang sangat agresif.
Pada triwulan I sampai dengan triwulan III tahun 2008, pertumbuhan ekonomi di Indonesia tercatat diatas 6%, namun pada triwulan IV pertumbuhan ekonomi mendapat tekanan berat (https://www.bi.go.id). Krisis keuangan
global berdampak terhadap sektor perbankan hingga membuat krisis likuiditas pada bank-bank
Badan Usaha Milik Negara (BUMN) dan Swasta (Abbas
& Ali, 2020).
Pada tahun 2007-2008 terjadi krisis keuangan yang salah satu penyebabnya adalah likuiditas pendanaan (Funding
Liquidity). Likuiditas bank telah
menjadi fokus utama pada reformasi regulasi keuangan sejak bahaya krisis likuiditas
dalam Krisis Keuangan Global (Abbas,
Ali, Yousaf, & Wong, 2021). Respon terhadap
krisis keuangan tahun 2008 memunculkan Basel III pada
tahun 2010 yang merupakan
reformasi pengaturan tentang
rasio kecukupan modal, tingginya variasi Aset Tertimbang Menurut Risiko antar Bank-bank, leverage
yang sangat tinggi dan liquidity crunch (https://www.ojk.go.id). Merujuk
data Laporan perekonomian
Indonesia Tahun 2008 (https://www.bi.go.id) sebagian besar
pertumbuhan ekonomi di Asia
melambat akibat krisis ekonomi global. Ekonomi
negara Asia seperti Malaysia dan Thailand mengalami perlambatan cukup tajam di triwulan IV-2008 (Adusei,
2015).
Ekonomi
dunia yang mengalami konsekuensi
krisis ekonomi global terdiri dari sektor
perdagangan dan sektor finasial. Pada sektor perdagangan performa ekspor tertekan karena anjloknya harga yang berdampak cukup kuat khususnya
ke negara-negara pengekspor
komoditas Sumber Daya Alam (SDA). Sementara itu, pada sektor finansial, dampak dari krisis
ekonomi global yang terindikasi
dari menurunnya bursa saham merambat ke kawasan Asia (Masum,
2014). Krisis kepercayaan
banyak melanda perbankan yang memicu terjadinya credit
crunch. Perbankan mengalami
sikap skeptis atau kurangnya kepercayaan dalam menyalurkan kredit dikarenakan tingginya kekhawatiran akan risiko gagal bayar,
sehingga bank memperketat persyaratan kredit. Selain itu, perbankan
juga mengalami kesulitan dalam menyediakan dana kepada nasabah (Blaško
& Sinkey Jr, 2006).
Drehmann dan Nikolaou (2013) menyatakan bahwa setiap bank harus mampu menyel esaikan kewajibannya. Di negara berkembang,
bank lebih memilih untuk memiliki aset likuid yang lebih tinggi dibandingkan
dengan negara maju. Rokhim dan Min (2020) menemukan bahwa bank dengan likuiditas yang lebih tinggi dalam hal
simpanan cenderung mengambil risiko yang lebih rendah dimana
penemuan tersebut berbeda dengan Lucchetta (2007) yang menyatakan bahwa karena peningkatan
simpanan likuiditas melalui pinjaman antar bank, bank mengambil lebih banyak risiko
(Borio,
2000).
Munteanu (2012) meneliti
bank komersial Rumania dan menyimpulkan
bahwa likuiditas tetap menjadi indikator
penting yang mempengaruhi
bank selama krisis keuangan 2007 – 2008 (Draper
& Smith, 1998). Penelitian lain dilakukan
oleh Ivashina dan Scharfstein
(2010) yang menemukan bahwa
ketersediaan pendanaan yang
lebih tinggi dalam bentuk deposito
dalam masa krisis menyebabkan peningkatan pinjaman. Pinjaman adalah variabel yang berhubungan erat dengan pengambilan risiko (Challa,
2015). Saunders dan Cornett (2016) menemukan bahwa distribusi pinjaman dalam total aset perbankan dianggap sebagai pendorong yang sangat penting bagi risiko likuiditas
di perbankan. Hal ini sejalan dengan penelitian Blasko dan Sinkey (2006) menemukan hubungan positif antara rasio pinjaman,
di mana rasio yang lebih tinggi meningkatkan NPL dan kebangkrutan (Nikolaou
& Drehmann, 2009).
Abbas
dan Ali (2020) dalam penelitiannya
menyatakan bahwa bank-bank yang
bermodal baik akan mengambil sikap berbeda dari
bank-bank yang kekurangan modal. Studi
ini memberikan bukti bahwa bank dengan likuiditas tinggi berperilaku berbeda dengan bank dengan likuiditas rendah (Abbas
& Ali, 2020). Adusei (2015) menganalisis
bank pedesaan di negara Ghana dan penelitian
tersebut menyimpulkan bahwa dampak risiko
likuiditas bervariasi dengan ukuran bank namun, hubungan antara risiko likuiditas
dan stabilitas bank adalah positif dan signifikan di Ghana.
Pada penelitian lainnya
yang diungkapkan oleh Jeitschko
dan Jeung (2005) berpendapat
bahwa terdapat hubungan antara modal dan risiko lebih tinggi
dapat bersifat positif atau negatif
dalan dalam penelitiannya tersebut menemukan bahwa hubungan tersebut berdasarkan pada kekuatan penjamin simpanan, manajer bank, dan pemegang saham (Dahir,
Mahat, & Ali, 2018).
Berdasarkan beberapa
penelitian yang dilakukan
oleh Rokhim dan Min (2020), Abbas dan Ali (2020), Saunders
dan Cornett (2016), Adusei (2015), Munteanu (2012), Ivashina dan Scharfstein (2010), Blasko dan Sinkey (2006) serta penelitian yang dilakukan oleh Jeitschko dan Jeung (2005), maka penulis tertarik melakukan penelitian dengan judul “Analisis Likuiditas
Pendanaan Terhadap Harga
Saham Dan Risiko Bank Di Negara Asean
– 3”.
Metode Penelitian
Rancangan penelitian
yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Metode penelitian yang digunakan yaitu pengujian hipotesis, untuk menguji pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen yaitu pengaruh pengaruh likuiditas pendanaan terhadap risiko aset bank, pengaruh likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko pada perbankan, pengaruh likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko pada perbankan, pengaruh Loan Ratio
terhadap pengambilan risiko, pengaruh Capital terhadap
pengambilan risiko, pengaruh Return on Asset
terhadap pengambilan risiko dan pengaruh likuiditas pendanaan terhadap harga saham. Selain itu,
terdapat variabel kontrol yaitu size, GDP dan inflation rate untuk mencegah
adanya hasil perhitungan bias (Dushku,
2016).
Dalam penelitian
ini akan menggunakan data panel yang merupakan
penggabungan dari data time series dan cross sectional pada sektor perbankan yang terdaftar di bursa
efek Indonesia, bursa efek
Thailand dan bursa efek Malaysia untuk
periode 2005 – 2021. Penelitian
ini terdiri dari 3 (tiga) variabel
dependen atau variabel terikat, 4 (empat) variabel independen atau variabel bebas dan 3 (tiga) variabel kontrol.
Metode pengumpulan
data dalam penelitian ini menggunakan pengumpulan data sekunder. Data
pada penelitian ini berasal dari Bankscope dan World Development Indicators. Data penelitian ini terdiri dari data perbankan yang terdaftar di Indonesia
Stock Exchange, Thailand Stock Exchange dan Malaysia Stock Exchange pada periode
2005 – 2021.
Metode penarikan
sampel dilakukan dengan menggunakan cara purposive sampling,
dimana jumlah populasi perusahaan yang memenuhi kriteria tertentu dijadikan sebagai sampel. Sampel diperoleh berdasarkan kriteria tertentu untuk tujuan tertentu (Riduwan, 2010). Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu:
1. Bank komersial yang go-public dan terdaftar di bursa efek Indonesia, bursa efek Thailand
dan bursa efek Malaysia untuk
periode 2005 – 2021.
2. Bank dengan laporan
keuangan yang lengkap untuk periode 2005 - 2021.
3. Tersedia data laporan
keuangan selama periode 2005 – 2021.
Teknik Analisis Data
Dalam penelitian ini
metode analisis data yang digunakan adalah metode regresi data panel yang bertujuan untuk menguji dan menganalisis pengaruh likuiditas pendanaan terhadap harga saham, risiko
aset bank dan pengambilan risiko bank. Selanjutnya, menguji pengaruh Loan Ratio, Capital dan Return on Asset
terhadap pengambilan risiko bank. Model regresi data
panel bersumber dari data
panel yang terdiri dari observasi pada unit cross-section
atau individu yang diukur pada beberapa periode waktu yang berbeda. Model data panel yang terdapat
dalam regresi data panel, yaitu fixed effect, common
effect dan random effect. Software yang digunakan
untuk pengolahan dan pengujian data pada penelitian ini adalah dengan
menggunakan E-views
10.0.
Hasil Dan Pembahasan
Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif
menjelaskan tentang karakteristik data yang digunakan
dalam penelitian yang dilihat dari nilai
minimum, maksimum, mean, dan standar
deviasi. Nilai minimum merupakan
nilai terendah untuk setiap variabel,
sedangkan nilai maksimum merupakan nilai tertinggi untuk setiap variabel
dalam penelitian. Nilai
mean merupakan nilai
rata-rata dari setiap variabel dalam penelitian. Standar deviasi merupakan sebaran data penelitian yang digunakan untuk mencerminkan data itu heterogen atau homogen yang bersifat fluktuatif. Statistik deskriptif menggambarkan data dengan menggunakan pendekatan statistik setiap variabel. Adapun variabel dependen dalam penelitin ini adalah SP, LLP, ZSCORE dan variabel independen dalam penelitian ini adalah FUNDING, LOAN RATIO,
CAPITAL, ROA. Dalam penelitian
ini juga terdapat variabel kontrol yaitu SIZE, ECONOMIC, INFLATION.
Pada tabel 9 berikut ini merupakan statistik
deskriptif dari variabel-variabel yang digunakan:
Tabel
Sumber : Output regresi data panel Eviews 10.0
Dari hasil statistik deskriptif pada tabel 1, maka dapat diinterpretasikan
sebagai berikut:
1. Stock Price memiliki nilai rata-rata sebesar
934.7265 dengan nilai standar deviasi sebesar 1889.377. CIMB Thai Bank Public Company Limited di
Thailand memiliki nilai Stock Price terendah
dengan nilai sebesar 0.530000 pada tahun 2019,
sedangkan bank yang memiliki
nilai Stock
Price tertinggi adalah
Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. di Indonesia sebesar 9900.000 pada tahun 2017.
2. Loan Loss Provision memiliki nilai rata-rata sebesar 1.150892 dengan nilai standar deviasi
sebesar 1.058563. Bank Mayapada
Internasional Tbk. di
Indonesia memiliki nilai Loan Loss Provision terendah
dengan nilai sebesar -2.424792 pada tahun
2020, sedangkan bank yang memiliki
nilai Loan Loss
Provision tertinggi adalah
TMBThanachart Bank Public Company Limited di Thailand
sebesar 7.613213 pada tahun
2007.
3. Z-score memiliki nilai rata-rata sebesar
3.293228 dengan nilai standar deviasi sebesar 2.729355. TMBThanachart
Bank Public Company Limited di Thailand memiliki nilai Z-score terendah dengan nilai sebesar -3.616390 pada tahun 2007, sedangkan bank yang memiliki nilai Z-score tertinggi
adalah Public Bank Berhad
di Malaysia sebesar 14.34709 pada tahun
2011.
4. Funding Liquidity memiliki nilai rata-rata sebesar
0.707208 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.102411. Thanachart
Capital Public Company Limited di Thailand memiliki nilai Funding Liquidity
terendah dengan nilai sebesar 0.000000 pada tahun 2021, 2020 dan 2019, sedangkan
bank yang memiliki nilai Funding Liquidity tertinggi
adalah Bank Mayapada Internasional Tbk. di Indonesia sebesar 0.884300 pada tahun 2014.
5. Loan Ratio memiliki nilai
rata-rata sebesar 0.632015 dengan
nilai standar deviasi sebesar 0.082795. Bank
Central Asia Tbk. di Indonesia memiliki
nilai Loan
Ratio terendah dengan nilai sebesar 0.343429 pada tahun 2006, sedangkan bank yang memiliki nilai Loan Ratio tertinggi
adalah Bank of Ayudhya
Public Company Ltd di Thailand sebesar 0.803464 pada tahun 2014.
6. Capital memiliki nilai rata-rata sebesar
0.112725 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.047263. Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. di Indonesia memiliki nilai Capital terendah dengan nilai sebesar 0.001088 pada tahun 2005, sedangkan bank yang memiliki nilai Capital tertinggi
adalah Thanachart Capital
Public Company Limited di Thailand sebesar 0.519433
pada tahun 2021.
7. Return on Asset memiliki nilai
rata-rata sebesar 0.012728 dengan
nilai standar deviasi sebesar 0.010030. TMBThanachart Bank Public Company Limited di Thailand memiliki nilai Return on Asset terendah
dengan nilai sebesar -0.069984 pada tahun 2007,
sedangkan bank yang memiliki
nilai Return on
Asset tertinggi adalah Thanachart Capital Public Company Limited di Thailand sebesar 0.104147 pada tahun 2019.
Analisis Data
Pemilihan Model Regresi Panel
1. Hasil Uji Chow
Uji Chow digunakan
untuk memilih antara Common Effect
Model atau Fixed
Effect Model. Kriteria pengambilan
keputusan adalah sebagai berikut:
a. Apabila nilai
probabilitas cross
section Chi-square < a
(0.05), maka keputusan yang
diperoleh yaitu H0 ditolak, artinya model yang digunakan adalah Fixed effect model.
b. Apabila nilai
probabilitas cross
section Chi-square > a
(0.05), maka keputusan yang
diperoleh yaitu H0 diterima, artinya model yang digunakan adalah Common effect model.
Tabel 2 Hasil
Chow Test
|
Model |
Dependen |
Chi-square |
Prob |
Keputusan |
|
1 |
STOCK PRICE |
462.927560 |
0.0000 |
Ditolak H0, Fixed Effect terpilih |
|
2 |
LLP |
171.907551 |
0.0000 |
Ditolak H0, Fixed Effect terpilih |
|
3 |
ZSCORE |
1211.895676 |
0.0000 |
Ditolak H0, Fixed Effect terpilih |
Sumber: Summary
Hasil Pengolahan Eviews
10.0
Berdasarkan table hasil uji chow test, hasil keseluruhan
model menunjukkan bahwa nilai probabilita cross section Chi-square sebesar 0.0000 < 0.05, maka keputusan yang diperoleh yaitu H0
ditolak sehingga model yang
digunakan adalah Fixed effect. Jika model yang dipilih adalah model dari Fixed effect,
maka diperlukan pengujian selanjutnya dengan menggunakan hausman test untuk menguji apakah akan menggunakan model fixed effect atau
random effect.
2. Hasil Uji Hausman Test
Uji Hausman digunakan untuk memilih model estimasi terbaik antara Fixed Effect Model atau
Random Effect Model. Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
a. Apabila nilai
probabilitas cross section Statistic < a
(0.05), maka keputusan yang
diperoleh yaitu H0
ditolak, artinya model yang
digunakan adalah Fixed effect model.
b. Apabila nilai
probabilitas cross section Statistic > a
(0.05), maka keputusan yang
diperoleh yaitu H0
diterima, artinya model
yang digunakan adalah Random effect model.
Tabel 3 Hasil
Hausman Test
|
Model |
Dependen |
Chi-square |
Prob |
Keputusan |
|
1 |
STOCK PRICE |
89.507863 |
0.0000 |
Ditolak H0, Fixed Effect terpilih |
|
2 |
LLP |
7.183250 |
0.1265 |
Diterima H0, Random Effect terpilih |
|
3 |
ZSCORE |
7.872294 |
0.3440 |
Diterima H0, Random Effect terpilih |
Sumber: Summary
Hasil Pengolahan Eviews
10.0
· Berdasarkan tabel hasil uji hausman test, hasil
model 1 menunjukkan bahwa nilai probabilita cross-section Statistic sebesar 0.0000 < 0.05, maka keputusan yang dapat diperoleh yaitu H0 ditolak sehingga model yang digunakan adalah Fixed effect model.
· Berdasarkan tabel hasil uji hausman test, hasil
model 2 menunjukkan bahwa nilai probabilita cross-section Statistic sebesar 0.1265 > 0.05, maka keputusan yang dapat diperoleh yaitu H0 diterima sehingga model yang digunakan adalah Random effect model. Jika model yang dipilih adalah model dari Random effect,
maka diperlukan pengujian selanjutnya dengan menggunakan Lagrange Multiplier Test untuk menguji apakah
akan menggunakan model common effect atau
random effect.
· Berdasarkan tabel hasil uji hausman test, hasil
model 3 menunjukkan bahwa nilai probabilita cross-section Statistic sebesar 0.3340 > 0.05, maka keputusan yang dapat diperoleh yaitu H0 diterima sehingga model yang digunakan adalah Random effect model. Jika model yang dipilih adalah model dari Random effect,
maka diperlukan pengujian selanjutnya dengan menggunakan Lagrange Multiplier Test untuk menguji apakah
akan menggunakan model common effect atau
random effect.
3. Hasil Uji Lagrange
Multiplier Tests for Random Effects
Uji Lagrange Multiplier digunakan untuk memilih model estimasi terbaik antara Common Effect Model dan Random Effect Model. Kriteria
pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
a. Apabila nilai
probabilitas cross section Statistic < a
(0.05), maka keputusan yang
diperoleh yaitu H0
ditolak, artinya model yang
digunakan adalah Random effect model.
b. Apabila nilai
probabilitas cross section Statistic > a
(0.05), maka keputusan yang
diperoleh yaitu H0
diterima, artinya model
yang digunakan adalah Common effect model.
Tabel 4 Hasil Lagrange Multiplier Test
|
Model |
Dependen |
Chi-square |
Prob |
Keputusan |
|
1 |
LLP |
260.3242 |
0.0000 |
Ditolak H0, Random Effect terpilih |
|
2 |
ZSCORE |
2686.491 |
0.0000 |
Ditolak H0, Random Effect terpilih |
Sumber: Summary
Hasil Pengolahan Eviews
10.0
Berdasarkan tabel hasil
uji Lagrange Multiplier Test, hasil keseluruhan model menunjukkan bahwa nilai probabilita cross-section Statistic sebesar 0.0000 < 0.05, maka keputusan yang dapat diperoleh yaitu H0 ditolak sehingga
model yang digunakan pada keseluruhan
model adalah Random
effect model.
Pengujian Model Regresi
1. Hasil
Uji F
Uji untuk
menentukan apakah terdapat hubungan linier antara variabel respon dengan variabel
prediktor. Kriteria pengambilan keputuan adalah sebagi berikut:
a. Apabila nilai
probabilitas F-Statistic < a
(0.05), maka keputusan yang
diperoleh yaitu H0
ditolak, artinya secara bersama-sama variabel independen mempengaruhi variabel dependen.
b. Apabila nilai
probabilitas F-Statistic > a
(0.05), maka keputusan yang
diperoleh yaitu H0
diterima, artinya secara bersama-sama variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen.
Tabel 5 Hasil Uji F
|
Model |
Dependen |
F-Statistic |
Prob |
Keputusan |
|
1 |
STOCK PRICE |
45.11826 |
0.000000 |
Ditolak
H0 |
|
2 |
LLP |
7.893523 |
0.000004 |
Ditolak
H0 |
|
3 |
ZSCORE |
107.0306 |
0.000000 |
Ditolak
H0 |
Sumber: Summary Hasil Pengolahan
Eviews 10.0
· Berdasarkan hasil
uji F, terlihat bahwa probabilita F-statistic pada model 1 menghasilkan
nilai sebesar 0.000000 <
0.05. Dengan demikian hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama
variabel independen yaitu funding
liquidity, size, economic growth dan inflation
rate memberikan pengaruh
terhadap stock
price sehingga model regresi
layak digunakan dalam penelitian ini.
· Berdasarkan hasil
uji F, terlihat bahwa probabilita F-statistic
pada model 2 menghasilkan nilai
sebesar 0.000004 < 0.05. Dengan
demikian hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel independen yaitu funding
liquidity, size, economic growth dan inflation
rate memberikan pengaruh
terhadap loan
loss provision sehingga model regresi
layak digunakan dalam penelitian ini.
· Berdasarkan hasil
uji F, terlihat bahwa probabilita F-statistic
pada model 3 menghasilkan nilai
sebesar 0.000000 < 0.05. Dengan
demikian hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel independen yaitu funding
liquidity, loan ratio, capital, return on asset, size, economic growth dan inflation rate memberikan
pengaruh terhadap Zscore sehingga model regresi layak digunakan dalam penelitian ini.
2. Uji Goodness of Fit
(Adjusted R2)
Uji goodness of fit dilakukan untuk mengukur besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen yang diindikasikan oleh nilai adjusted r-squared.
a. Apabila nilai
R2 mendekati 1, maka
hubungan variabel independen dan dependen menunjukkan hubungan yang sangat kuat.
b. Apabila nilai
R2 mendekati 0, maka
hubungan variabel independen dan dependen menunjukkan hubungan yang sangat lemah.
Tabel 6 Hasil
Uji Goodness of Fit
|
Model |
Dependen |
R2 |
Adjusted
R2 |
|
1 |
STOCK PRICE |
0.760525 |
0.743669 |
|
2 |
LLP |
0.367383 |
0.358847 |
|
3 |
ZSCORE |
0.633202 |
0.627286 |
Sumber: Summary Hasil Pengolahan
Eviews 10.0
· Berdasarkan hasil
uji goodness of fit pada model 1, diperoleh nilai adjusted r-square sebesar
0.743669. Hal ini berarti variabel independen yaitu funding
liquidity, size, economic growth dan inflation
rate mampu menjelaskan variasi stock price
sebesar 74.3669% dan sisanya
sebesar 25.6331% menjelaskan
bahwa stock
price dapat dipengaruhi
oleh faktor lain yang tidak
terdapat dalam model ini. Sehingga terdapat
hubungan kuat antara funding
liquidity, size, economic growth dan inflation
rate terhadap stock
price.
· Berdasarkan hasil
uji goodness of fit pada model 2, diperoleh nilai adjusted r-square sebesar
0.358847. Hal ini berarti variabel independen yaitu funding
liquidity, size, economic growth dan inflation
rate mampu menjelaskan variasi loan loss
provision sebesar 35.8847% dan sisanya sebesar 64.1153% menjelaskan bahwa loan loss provision dapat
dipengaruhi oleh faktor
lain yang tidak terdapat dalam model ini. Sehingga terdapat hubungan lemah antara funding
liquidity, size, economic growth dan inflation
rate terhadap loan loss provision.
· Berdasarkan hasil
uji goodness of fit pada model 3, diperoleh nilai adjusted r-square sebesar
0.627286. Hal ini berarti variabel independen yaitu funding
liquidity, loan ratio, capital, return on asset, size, economic growth dan inflation rate mampu
menjelaskan variasi Z-score sebesar
62.7286% dan sisanya sebesar
37.2714% menjelaskan bahwa Zscore dapat dipengaruhi
oleh faktor lain yang tidak
terdapat dalam model ini. Sehingga terdapat
hubungan kuat antara funding
liquidity, loan ratio, capital, return on asset, size, economic growth dan inflation rate terhadap
Z-score.
Analisis Regresi Data Panel
Analisis data dalam penelitian
ini menggunakan uji regresi data panel. Pada penelitian
yang menggunakan data panel terdapat
tiga model yang bisa digunakan yaitu model common effect, model fixed effect, dan random effect model. Hasil uji model regresi dalam penelitian
ini yaitu menggunakan fixed
effect model untuk variabel
dependen stock
price dan random effect model untuk varaibel dependen loan loss
provision serta Z-score. Uji regresi bertujuan
untuk menganalisis pengaruh likuiditas pendanaan terhadap harga saham, pengaruh
likuiditas pendanaan terhadap risiko aset bank, pengaruh likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko bank, pengaruh Loan Ratio terhadap
pengambilan risiko bank, pengaruh Capital terhadap pengambilan risiko bank dan pengaruh Return on Asset terhadap
pengambilan risiko bank. Hasil
pengolahan statistik regresi ganda menghasilkan
persamaan model regresi yaitu:
Persamaan Regresi Model 1:
Persamaan Regresi Model 2:
Persamaan Regresi Model 3:
Uji T
Uji T atau
individual pada penelitian ini
diperohel hasil sebagai berikut:
1. Hasil Uji t regresi model 1
Tabel 7 Hasil Uji t Regresi Model 1
|
Variabel Independen |
Variabel Dependen |
||
|
Stock
Price |
|||
|
Koefisien |
Probabilitas |
Kesimpulan |
|
|
Konstanta |
-8145.551 |
- |
- |
|
FUNDING |
-2313.485 |
0.0007 |
Negatif
Signifikan |
|
SIZE |
726.6297 |
0.0000 |
Positif
Signifikan |
|
ECONOMIC |
2585.587 |
0.1616 |
Tidak
Signifikan |
|
INFLATION |
-8033.252 |
0.0041 |
Negatif
Signifikan |
Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
Berdasarkan hasil uji t dengan
menggunakan fixed
effect model pada Tabel 7 diatas
dapat dijelaskan sebagai berikut:
· Funding Liquidity
(FUNDING)
memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0007 <
0,05 (alpha 5%) yang menunjukan pengaruh
signifikan. Besarnya koefisien sebesar -2313.485. Hasil
penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh negatif dan signifikan antara Funding Liquidity terhadap Stock Price.
· Size (SIZE)
memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0000 < 0,05 (alpha 5%) yang
menunjukan pengaruh signifikan. Besarnya koefisien sebesar 726.6297. Hasil
penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara Size terhadap Stock Price.
· Economic Growth memiliki nilai probabilitas sebesar 0.1616 > 0,05 (alpha 5%) yang
menunjukan pengaruh tidak signifikan. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Economic Growth terhadap Stock Price.
Inflation Rate memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0041 < 0,05 (alpha 5%) yang
menunjukan pengaruh signifikan. Besarnya koefisien sebesar -8033.252. Hasil
penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh negatif dan signifikan antara Inflation Rate terhadap Stock Price.
2. Hasil Uji t regresi model 2
Tabel 8 Hasil Uji t Regresi Model 2
|
Variabel Independen |
Variabel Dependen |
||
|
Loan
Loss Provision |
|||
|
Koefisien |
Probabilitas |
Kesimpulan |
|
|
Konstanta |
3.866561 |
- |
- |
|
FL |
-0.028975 |
0.9558 |
Tidak
Signifikan |
|
SIZE |
-0.161990 |
0.0000 |
Negatif
Signifikan |
|
ECONOMIC |
-1.692773 |
0.2723 |
Tidak
Signifikan |
|
INFLATION |
-6.184383 |
0.0021 |
Negatif
Signifikan |
Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
Berdasarkan hasil uji t dengan
menggunakan random
effect model pada Tabel 8 diatas
dapat dijelaskan sebagai berikut:
· Funding Liquidity
(FUNDING)
memiliki nilai probabilitas sebesar 0.9558 >
0,05 (alpha 5%) yang menunjukan pengaruh
tidak signifikan. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Funding
Liquidity terhadap Loan loss provision.
· Size (SIZE)
memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0000 <
0,05 (alpha 5%) yang menunjukan pengaruh
signifikan. Besarnya koefisien sebesar -0.161990. Hasil
penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh negatif dan signifikan antara Size terhadap Loan loss
provision.
· Economic Growth memiliki nilai probabilitas sebesar 0.2723 > 0,05 (alpha 5%) yang
menunjukan pengaruh tidak signifikan. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Economic Growth terhadap Loan loss provision.
· Inflation Rate memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0021 < 0,05 (alpha 5%) yang
menunjukan pengaruh signifikan. Besarnya koefisien sebesar -6.184383. Hasil
penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh negatif dan signifikan antara Inflation Rate terhadap Loan loss provision.
3. Hasil
Uji t regresi model 3
Tabel 9 Hasil Uji t Regresi Model 2
|
Variabel Independen |
Variabel Dependen |
||
|
Z-score |
|||
|
Koefisien |
Probabilitas |
Kesimpulan |
|
|
Konstanta |
-0.564674 |
- |
- |
|
FUNDING |
0.822834 |
0.1596 |
Tidak
Signifikan |
|
LOANRATIO |
2.222570 |
0.0000 |
Positif
Signifikan |
|
CAPITAL |
-4.663388 |
0.0001 |
Negatif
Signifikan |
|
ROA |
107.6160 |
0.0000 |
Positif
Signifikan |
|
SIZE |
0.050853 |
0.4596 |
Tidak
Signifikan |
|
ECONOMIC |
5.668463 |
0.0000 |
Positif
Signifikan |
|
INFLATION |
1.198061 |
0.5046 |
Tidak
Signifikan |
Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
Berdasarkan hasil uji t dengan
menggunakan random
effect model pada Tabel 9 diatas
dapat dijelaskan sebagai berikut:
· Funding Liquidity
(FUNDING)
memiliki nilai probabilitas sebesar 0.1596 >
0,05 (alpha 5%) yang menunjukan pengaruh
tidak signifikan. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Funding
Liquidity terhadap Zscore.
· Loan Ratio
(LOANRATIO) memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0000 <
0,05 (alpha 5%) yang menunjukan pengaruh
signifikan. Besarnya koefisien sebesar 2.222570. Hasil
penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara Loan Ratio terhadap Zscore.
· Capital (CAPITAL) memiliki
nilai probabilitas sebesar 0.0001 < 0,05 (alpha 5%) yang
menunjukan pengaruh signifikan. Besarnya koefisien sebesar -4.663388. Hasil
penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh negatif dan signifikan antara Capital terhadap
Zscore.
· Return on Asset
(ROA) memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0000 < 0,05 (alpha 5%) yang menunjukan
pengaruh signifikan. Besarnya koefisien sebesar 107.6160.
Hasil
penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara Return on Asset terhadap
terhadap Zscore.
· Size (SIZE)
memiliki nilai probabilitas sebesar 0.4596 >
0,05 (alpha 5%) yang menunjukan pengaruh
tidak signifikan. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Size terhadap Zscore.
· Economic Growth memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0000 < 0,05 (alpha 5%) yang
menunjukan pengaruh signifikan. Besarnya koefisien sebesar 5.668463. Hasil
penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara Economic Growth terhadap Zscore.
· Inflation Rate memiliki nilai probabilitas sebesar 0.5046 > 0,05 (alpha 5%) yang
menunjukan pengaruh tidak signifikan. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Inflation Rate terhadap Zscore.
Pembahasan Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil
pengujian hipotesis dengan menggunakan uji t, maka dapat dijelaskan
pengaruh dari masing-masing
variabel independen terhadap variabel dependen sebagai berikut:
|
H1 |
: |
Terdapat pengaruh likuiditas
pendanaan terhadap harga saham. |
Berdasarkan hasil
uji regresi, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh negatif antara likuiditas pendanaan terhadap harga saham pada perbankan yang ada di Indonesia, Thailand dan Malaysia. Hal ini menjelaskan bahwa semakin besar
likuiditas pendaanaan suatu bank maka harga saham suatu
bank cenderung semakin rendah dan jika likuiditas pendanaan suatu bank semakin kecil maka harga
saham suatu bank akan semakin tinggi.
Penelitian sebelumnya oleh Rokhim dan Min (2020) menemukan pengaruh yang signifikan antara likuiditas pendanaan dan harga saham yang dihitung menggunakan Stock
Price Volatility (SRV) atau menggunakan
standar deviasi harga saham harian
bank (Sharma,
2011).
|
H2 |
: |
Terdapat pengaruh likuiditas
pendanaan terhadap risiko aset bank. |
Berdasarkan hasil
uji regresi, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh antara Likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko bank pada perbankan yang ada di Indonesia, Thailand dan Malaysia (Sharif,
Purohit, & Pillai, 2015). Hal ini menjelaskan
bahwa besar atau kecilnya nilai
dari likuiditas pendanaan tidak berpengaruh terhadap risiko aset suatu
bank. Penelitian ini berbeda dengan yang ditemukan oleh Rokhim dan Min
(2020) bahwa likuiditas pendanaan berpengaruh negatif terhadap risiko aset bank. Di negara berkembang, bank lebih memilih untuk memiliki
aset likuid yang lebih tinggi dibandingkan
dengan negara maju, dimana bank dengan likuiditas yang lebih tinggi dalam hal
simpanan cenderung mengambil risiko yang lebih rendah (Anthony
& Millon, 2018). Abbas et all. (2021) menemukan bahwa hubungan antara likuiditas pendanaan dan pengambilan risiko bank bervariasi sesuai dengan kapitalisasi
perbankan. Temuan menunjukkan bahwa bank-bank yang dikapitalisasi dengan baik menahan likuiditas
yang lebih rendah dan meminjamkan lebih banyak untuk mengamankan
keuntungan yang lebih tinggi (Rokhim
& Min, 2020). Namun, hasil
penelitian ini menunjukkan tidak terdapat pengaruh antara likuiditas pendanaan terhadap risiko aset bank dikarenakan risiko aset bank hanya menggunakan risiko kerugian aktiva produktif melalui Loan Loss Provision. Menurut
penelitian lainnya resiko aset bank juga dapat mempertimbangkan penggunaan aset tertimbang menurut resiko, pertimbangan tersebut dirasa perlu untuk melihat
risiko aset bank secara keseluruhan berdasarkan profil risiko masing-masing aset (Munteanu,
2012).
|
H3 |
: |
Terdapat pengaruh Likuiditas
pendanaan terhadap pengambilan risiko bank. |
Berdasarkan hasil
uji regresi, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh antara likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko bank pada perbankan yang ada di Indonesia, Thailand dan Malaysia. Hal ini menjelaskan bahwa besar atau
kecilnya nilai dari likuiditas pendanaan tidak berpengaruh terhadap pengambilan risiko suatu bank. Hasil penelitian ini sedikit berbeda
dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh ElBannan
(2015), menyampaikan bahwa
bank dengan likuiditas pendanaan berpengaruh positif terhadap pengambilan risiko yang lebih tinggi. Pengaruh
tersebut memiliki makna bahwa semakin
tinggi likuiditas pendanaan maka bank semakin agresif dalam mengambil risiko. Namun, hasil penelitian ini selaras dengan
penelitian yang dilakukan
oleh Duncan
(1996), bahwa tidak menemukan terdapat hubungan antara likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko di suatu bank. Hal ini dikarenakan kewajiban bank dalam menyelesaikan kewajibannya dapat teratasi dengan mengandalkan sumber pendanaan yang stabil seperti deposito, sehingga dalam pengambilan risiko kredit tidak
perlu mempertimbangkan pertumbuhan pinjaman ataupun kredit (Lucchetta,
2007).
|
H4 |
: |
Terdapat pengaruh Loan Ratio terhadap pengambilan risiko bank. |
Berdasarkan hasil
uji regresi, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif antara Loan Ratio terhadap
pengambilan risiko bank
pada perbankan yang ada di
Indonesia, Thailand dan Malaysia. Hal ini menjelaskan bahwa semakin tinggi Loan Ratio suatu
bank maka akan meningkatkan toleransi terhadap pengambilan risiko. Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian yang dilakukan
oleh (Hunjra,
Ijaz, Chani, Irfan, & Mustafa, 2014) yang juga menemukan bahwa
Loan Ratio berhubungan
positif dengan Z-score secara
signifikan, bahwa semakin tinggi proporsi pinjaman akan meningkatkan risiko. Risiko kredit akan timbul
ketika debitur tidak mampu memenuhi
pembayaran kembali pinjamannya sehingga menyebabkan bank tidak dapat menyalurkan dana nasabah kembali pada simpanan (Lee
& Hsieh, 2013).
|
H5 |
: |
Terdapat pengaruh Capital terhadap pengambilan
risiko bank. |
Berdasarkan hasil
uji regresi, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh negatif antara Capital terhadap
pengambilan risiko bank
pada perbankan yang ada di
Indonesia, Thailand dan Malaysia (Tanasković
& Jandrić, 2015). Hasil penelitian ini
menjelaskan bahwa semakin besar capital atau
modal suatu bank maka akan meningkatkan kehati-hatian terhadap pengambilan risiko. Begitupun sebaliknya, semakin kecil capital atau
modal suatu bank, maka bank
tersebut akan semakin agresif dalam pengambilan risiko. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ivashina
& Scharfstein, (2010) berpendapat bahwa
hubungan antara modal terhadap pengambilan risiko dapat bersifat
positif atau negatif dan menemukan bahwa hubungan tersebut didasarkan pada kekuatan penjamin simpanan, manajer bank, dan pemegang saham (Lassoued,
Sassi, & Attia, 2016).
|
H6 |
: |
Terdapat pengaruh Return on Asset terhadap pengambilan risiko bank. |
Berdasarkan hasil
uji regresi, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif antara Return on Asstes
terhadap pengambilan risiko bank pada perbankan yang ada di Indonesia, Thailand dan Malaysia (Tandon
& Malhotra, 2013). Hal ini menjelaskan
bahwa semakin besar Return on Asstes suatu bank maka
bank tersebut akan semakin agresif dalam mengambil risiko. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Jain
& Bajaj (2017) yang menyampaikan bahwa
pengaruh likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko dengan memasukkan variabel kontrol seperti ROA ditemukannya pengaruh yang signifikan, sehingga dapat disimpulkan bahwa tingkat pengembalian aset dapat menjadi
pengaruh terhadap pengambilan risiko bank (Laeven
& Levine, 2009).
Kesimpulan
Penelitian ini
bertujuan untuk menguji dan menganalisis pengaruh likuiditas pendanaan terhadap harga saham, pengaruh
likuiditas pendanaan terhadap risiko aset bank, pengaruh likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko bank, pengaruh Loan Ratio terhadap
pengambilan risiko bank, pengaruh Capital terhadap pengambilan risiko bank dan pengaruh Return on Asset terhadap
pengambilan risiko bank. Kesimpulan
yang dapat diambil dari hasil penelitian
adalah sebagai berikut:
1. Likuiditas pendanaan
memiliki pengaruh negatif terhadap harga saham.
2. Likuiditas pendanaan
tidak memiliki pengaruh terhadap risiko aset bank.
3. Likuiditas pendanaan
tidak memiliki pengaruh terhadap pengambilan risiko bank.
4. Loan Ratio memiliki pengaruh
positif terhadap pengambilan risiko bank.
5. Capital memiliki pengaruh
negatif terhadap pengambilan risiko bank.
6. Return on Asset memiliki pengaruh
positif terhadap pengambilan risiko bank.
Abbas,
Faisal, & Ali, Shoaib. (2020). Dynamics of bank capital ratios and
risk-taking: Evidence from US commercial banks. Cogent Economics &
Finance, 8(1), 1838693. Google Scholar.
Abbas,
Faisal, Ali, Shoaib, Yousaf, Imran, & Wong, Wing Keung. (2021). Dynamics of
funding liquidity and risk-taking: evidence from commercial banks. Journal
of Risk and Financial Management, 14(6), 281. Google Scholar.
Adusei,
Michael. (2015). The impact of bank size and funding risk on bank stability. Cogent
Economics & Finance, 3(1), 1111489. Google Scholar.
Anthony,
Saunders, & Millon, Cornett Marcia. (2018). Financial institutions
management: a risk management approach. McGraw-Hill Education. Google Scholar.
Blaško,
Matej, & Sinkey Jr, Joseph F. (2006). Bank asset structure, real-estate
lending, and risk-taking. The Quarterly Review of Economics and Finance,
46(1), 53–81. Google Scholar.
Borio,
Claudio. (2000). III. Special feature: Market liquidity and stress: selected
issues and policy implications. BIS Quarterly Review. Google Scholar.
Challa,
Kiran. (2015). Equity share price determinants an empirical analysis. Google Scholar.
Dahir,
Ahmed Mohamed, Mahat, Fauziah Binti, & Ali, Noor Azman Bin. (2018). Funding
liquidity risk and bank risk-taking in BRICS countries: An application of
system GMM approach. International Journal of Emerging Markets. Google Scholar.
Draper,
Norman R., & Smith, Harry. (1998). Applied regression analysis (Vol.
326). John Wiley & Sons. Google Scholar.
Duncan,
Keith. (1996). Lawrence J Gitman Roger Juchau Ken Pearson & Michael Clemens
(1995) Principles of Managerial Finance in Australia Australia: Harpers
Educational. Journal of Management & Organization, 2(2),
61–62. Google Scholar.
Dushku,
Elona. (2016). Some empirical evidence of loan loss provisions for Albanian
banks. Journal of Central Banking Theory and Practice, 5(2),
157–173. Google Scholar.
ElBannan,
Mona A. (2015). Do consolidation and foreign ownership affect bank risk taking
in an emerging economy? An empirical investigation. Managerial Finance. Google Scholar.
Hunjra,
Ahmed Imran, Ijaz, Muhammad, Chani, Dr, Irfan, Muhammad, & Mustafa, Umer.
(2014). Impact of dividend policy, earning per share, return on equity, profit
after tax on stock prices. Hunjra, AI, Ijaz, M. S, Chani, MI, Hassan, S. and
Mustafa, U.(2014). Impact of Dividend Policy, Earning per Share, Return on
Equity, Profit after Tax on Stock Prices. International Journal of Economics
and Empirical Research, 2(3), 109–115. Google Scholar.
Ivashina,
Victoria, & Scharfstein, David. (2010). Bank lending during the financial
crisis of 2008. Journal of Financial Economics, 97(3), 319–338. Google Scholar.
Jain,
Neha, & Bajaj, Kanchan. (2017). Impact of Earnings per Share on Market
Price of Share with Special Reference to Selected Companies Listed on NSE. International
Journal of Engineering and Management Research (IJEMR), 7(3), 1–9. Google Scholar.
Laeven,
Luc, & Levine, Ross. (2009). Bank governance, regulation and risk taking. Journal
of Financial Economics, 93(2), 259–275. Google Scholar.
Lassoued,
Naima, Sassi, Houda, & Attia, Mouna Ben Rejeb. (2016). The impact of state
and foreign ownership on banking risk: Evidence from the MENA countries. Research
in International Business and Finance, 36, 167–178. Google Scholar.
Lee,
Chien Chiang, & Hsieh, Meng Fen. (2013). The impact of bank capital on
profitability and risk in Asian banking. Journal of International Money and
Finance, 32, 251–281. Google Scholar.
Lucchetta,
Marcella. (2007). What do data say about monetary policy, bank liquidity and
bank risk taking? Economic Notes, 36(2), 189–203. Google Scholar.
Masum,
Abdullah. (2014). Dividend policy and its impact on stock price–A study on
commercial banks listed in Dhaka stock exchange. Global Disclosure of
Economics and Business, 3(1). Google Scholar.
Munteanu,
Ionica. (2012). Bank liquidity and its determinants in Romania. Procedia
Economics and Finance, 3, 993–998. Google Scholar.
Nikolaou,
Kleopatra, & Drehmann, Mathias. (2009). Funding liquidity risk:
Definition and measurement. Google Scholar.
Rokhim,
Rofikoh, & Min, In. (2020). Funding liquidity and risk taking behavior in
Southeast Asian banks. Emerging Markets Finance and Trade, 56(2),
305–313. Google Scholar.
Sharif,
Taimur, Purohit, Harsh, & Pillai, Rekha. (2015). Analysis of factors
affecting share prices: The case of Bahrain stock exchange. International
Journal of Economics and Finance, 7(3), 207–216. Google Scholar.
Sharma,
Sanjeet. (2011). Determinants of equity share prices in India. Researchers
World, 2(4), 51. Google Scholar.
Tanasković,
Svetozar, & Jandrić, Maja. (2015). Macroeconomic and institutional
determinants of non-performing loans. Journal of Central Banking Theory and
Practice, 4(1), 47–62. Google Scholar.
Tandon,
Kamini, & Malhotra, Nidhi. (2013). Determinants of stock prices: Empirical
evidence from NSE 100 companies. International Journal of Research in
Management & Technology, 3(3), 2249–9563. Google Scholar.
Tran,
Dung Viet. (2020). Funding liquidity and bank lending. Cogent Economics
& Finance, 8(1), 1734324. Google Scholar.
|
Copyright holder: Hilda Nainggolan (2022) |
|
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia |
|
This article is licensed under: |